Variant 对话 AI 音乐家：AI 音乐能做什么？不能做什么？

本文为 Variant普通合伙人 Li Jin 与音乐家兼技术专家 Holly Herndon 和 Mat Dryhurst 在一场围绕 AI 音乐的对话的要点，Foresight News 对该文进行了编译：

今年春天早些时候，Drake 和 The Weeknd 推出了一首全新单曲，并在互联网上迅速蹿红。它的曲调朗朗上口，你可以跟随它即兴起舞。科技作家 Casey Newton 评论道，「Drake 上一张专辑里所有的歌，都不如这首单曲。」

如果你一直关注快速发展的人工智能领域，你就会知道这首单曲是一个重要的转折：「Heart on My Sleeve」是生成式人工智能的产物。Drake 和 The Weeknd 没有成功，但 AI 却成功了。

如果你问 Holly Herndon 和 Mat Dryhurst（他们是推动 AI 在艺术领域应用的音乐家兼技术专家），你并不能完全明白人工智能音乐将如何被创造或消费。

「如果你读过媒体上的一些报道，你会想，『天哪，这是音乐的终结！』」Mat 在我的「Means of Creation 」播客最近一期中告诉我和 Jesse Walden ，「这令人难以置信。」但与此同时，人类仍然必须唱出歌词并使用经过声音模型训练的软件来传输它。

Holly 和 Mat 也许比任何人都更了解这一点。Holly 是一位歌手，她在斯坦福大学获得了机器学习博士学位。Mat 是她的丈夫，也是长期合作伙伴。他们一起走在人工智能在音乐方面应用实践的前沿。2021 年，Holly 发布了 Holly+，这是她声音的「深度伪造双胞胎」，由 DAO 管理；第二年，Holly 和 Mat 推出了 Spawning，来帮助艺术家管理他们对人工智能训练数据的授权。

对他们来说，人工智能的这个重要时刻（Drake 的深度伪造版）为思考我们期望从音乐中获得的所有非技术事物提供了一个转折点。

Mat 说：「与其过多担心这些自动化工具将如何夺走你所珍视的东西，不如说你珍视它们的原因可能超出了媒体的范围。」 也就是说：人们听音乐的某些最重要原因与声音无关。

下面是我们谈话中的亮点，它们在我的脑海中久久回响。

Web3 基础设施仍然可以为艺术家带来新的经济模式。

流媒体经济学不是一个新鲜话题了。由于中间机构获取了大部分利润，最终到达创作者手中的利润很少，只有最有影响力的小部分创作者才具备谈判获得更优惠条件的资格。

Audius 等平台正在使用区块链技术将天平稍微向艺术家倾斜，而 Sound 则借助 NFT 来代表音乐的所有权。目前，此类平台主要迎合独立艺术家和独立品牌。

「我认为，这些社区在很大程度上对 web2 基础设施感到失望，」Mat 说。

但 Holly 表示，还有一些人也没有获得来自流媒体生态系统的良好服务。

「很多音乐并不是在每次的重复播放中发挥作用。你只需要听几次，你就能从音乐中获得某种灵感，然后它就会改变你的生活。所以，音乐需要发展不同的经济模式。」

对她来说，web3 是「将代理权重新交到艺术家手中的工具，让他们围绕自己的作品创建自己的经济模型。」

人工智能不会取代社区。

并非所有事情都围绕流媒体进行。对于很多艺术家来说，流媒体的重要性仅次于现场体验。他们的演出门票经常售罄，但在网上的音乐却很少。也就是说，有很多人想要现场体验音乐而不是流媒体。

「 人工智能并没有从根本上消除人类对音乐集会的渴望，」Holly 说，「只是它的货币化方式可能会改变，它的组织方式也会改变。」

Mat 表示，这并不是说没有很多人会在人工智能生成的播放列表上「愉快地循环聆听 Drake」。

「我只是对新的亚文化将如何打造一些非常令人兴奋的新工具感高兴和期待。」

人工智能工具提高了每个人的基线能力。

几十年来，艺术家们将新技术融入到他们的音乐中。被称为数字音频工作站的录音和编辑软件现在几乎已集成到每个音乐会话中。Holly 认为机器学习很快就会在行业中变得同样普遍。

「对于某些人来说，这意味着生成整首歌曲、所有音色和所有乐器，」她说。「对于另一些人来说，它将生成你自己自然歌声的完美版本，或者生成可能具有非常奇怪的物理特性的完美混音。所以我认为人们如何将人工智能融入到他们的工作中是有一个程度范围的。」

所有这一切意味着每个人，无论是否受过音乐训练，很容易就能创作出听起来不错的音乐。

但正如不是每个拥有 Casio（带有预先录制节拍的电子乐器）的青少年都成为作曲家一样，人工智能也不会将毫无才华的人变成流行歌星。

「仅仅增加每个人的基线能力并没有什么意义，」Mat 说。「我们最终最关注的人是那些在这条基线上做了更有趣的事情的人。」

人工智能可能需要一些时间才能颠覆幂律。

在流媒体中，就像在一般的创作者经济中一样，艺术家的成功遵循幂律，流媒体推荐和网络效应可以帮助音乐家获得成功。

虽然人工智能工具可能会通过降低进入门槛来促进小型玩家的发展，但 Jesse 认为，人工智能在短期内最终将保留并可能加剧创作者音乐的幂律。

「当你为大众提供新工具时，他们会用它做什么？我认为最初他们可能会根据自己已经知道和喜爱的东西制作衍生品，」Jesse 说。「从中长期来看，我认为也许会有更多的改变机会，我们将看到新的音乐形式出现，因为工具更容易获得。」

Holly 同意这一点，并将其与 DJ 的崛起进行比较。「这对 DJ 来说并不是什么阴影，但你不一定需要能够自己创作音乐，甚至制作自己的音乐才能成为一名真正高薪的巡演音乐家。各种音乐之外的因素促成了不同 DJ 的成功。我想你可能也会看到这一点，因为音乐变得非常非常容易生成。」

最终，提升音乐基线将会产生破坏性的影响，但很难说这种影响会是什么。

「我认为我们对音乐的理解将会发生根本性的改变，希望我们能期待一些不同的东西。我认为将会出现使用我们意想不到的新技能的新人才，」Holly 说。

超个性化不应该是目标。

最物质形式的创作过程始终是生产其他人想要消费的作品。当你制作一部电影或一首歌时，你会希望观众喜欢它。

流媒体算法已经使消费者的发现过程变得更加容易，但有时会损害消费者的自发探索。因此，「我们也可以看到人们在某种程度上陷入了自己的品味之中，」Holly 说。

然而，「如果你喜欢那个，试试这个」的推荐模式仍然依赖于创造者。

人工智能有可能通过直接为消费者提供高度个性化的内容来完全颠覆创意过程。这就是科技作家 Eugene Wei 所说的「创意奇点」，人工智能的产生和个人品味的融合。

虽然 Mat 说这是一个「令人着迷的工程挑战」，但他认为超个性化忽略了大多数艺术的要点。「流行音乐是一种承诺，让你不再孤单地聆听。当然，假设你很快就可以根据你的聆听品味将一首歌曲定制为完美的四分钟。但谁在乎？我认为人们不会关心。」

它仍然无法营造出与其他人在一个房间里分享某些东西的感觉，所有的人都聚集在一起，艺术家与他们来自同一个城市或有其它共同点。

「将音乐简化为可以消费和个性化的媒体是有趣的，」Mat 说。「但它遗漏了音乐拼图的很大一部分。」